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企业数字化转型战略规划及实施路径设计第一章企业数字化转型概述 (2)1.1 数字化转型的定义与意义 (2)1.2 企业数字化转型的必要性 (2)1.3 企业数字化转型的发展趋势 (3)第二章企业数字化转型战略规划 (3)2.1 战略目标设定 (3)2.2 战略路径选择 (4)2.3 战略资源配置 (4)第三章企业数字化转型的关键领域 (5)3.1 业务流程优化 (5)3.2 组织结构变革 (5)3.3 技术创新与研发 (5)第四章企业数字化转型的技术支撑 (6)4.1 云计算与大数据 (6)4.1.1 云计算在企业数字化转型中的应用 (6)4.1.2 大数据在企业数字化转型中的应用 (6)4.2 人工智能与物联网 (7)4.2.1 人工智能在企业数字化转型中的应用 (7)4.2.2 物联网在企业数字化转型中的应用 (7)4.3 网络安全与隐私保护 (7)4.3.1 网络安全在企业数字化转型中的重要性 (7)4.3.2 隐私保护在企业数字化转型中的重要性 (7)第五章企业数字化转型的组织与管理 (8)5.1 组织结构调整 (8)5.2 人力资源管理 (8)5.3 企业文化变革 (9)第六章企业数字化转型的市场拓展 (9)6.1 市场需求分析 (9)6.2 产品与服务创新 (9)6.3 市场营销策略 (10)第七章企业数字化转型的风险与挑战 (10)7.1 技术风险 (10)7.2 市场风险 (11)7.3 法律法规风险 (11)第八章企业数字化转型实施路径设计 (12)8.1 实施阶段划分 (12)8.2 实施步骤与方法 (12)8.3 实施过程中的关键环节 (12)第九章企业数字化转型评估与优化 (13)9.1 评估指标体系 (13)9.1.1 业务流程优化指标 (13)9.1.2 技术应用与创新指标 (13)9.1.3 数据管理与分析指标 (13)9.1.4 组织架构与人员能力指标 (13)9.1.5 企业绩效与市场竞争力指标 (14)9.2 评估方法与工具 (14)9.2.1 数据分析方法 (14)9.2.2 案例分析方法 (14)9.2.3 问卷调查法 (14)9.2.4 专家访谈法 (14)9.2.5 平衡计分卡（BSC） (14)9.3 优化策略与措施 (15)9.3.1 加强组织架构调整与人员能力提升 (15)9.3.2 深化技术应用与创新 (15)9.3.3 提升数据管理与分析能力 (15)9.3.4 强化绩效评价与激励机制 (15)9.3.5 增强企业核心竞争力 (15)第十章企业数字化转型成功案例分析 (15)10.1 国内外成功案例概述 (15)10.2 成功案例的关键因素 (16)10.3 对企业数字化转型的启示 (16)第一章企业数字化转型概述1.1 数字化转型的定义与意义数字化转型是指企业通过应用现代信息技术，对业务流程、组织结构、运营模式及企业文化进行系统性的改革与创新，以实现业务效率提升、资源配置优化、市场竞争力增强等目标。
大数据存储的三种路径1.引言1.1 概述大数据存储是指存储和管理大规模数据的技术和方法。
随着大数据应用的广泛普及，数据量的快速增长给传统的存储方式带来了巨大的挑战。
为了高效地存储和处理大规模数据，人们提出了不同的存储路径。
本文将介绍三种主要的大数据存储路径，并分析它们的特点和适用场景。
第一种路径是分布式文件系统存储。
分布式文件系统是一种将数据分散存储在多个独立节点上的系统，可以提供高可靠性和高性能的数据存储服务。
这种路径适用于需要处理大容量数据的场景，可以通过横向扩展的方式增加存储容量和计算能力。
第二种路径是分布式数据库存储。
分布式数据库是一种将数据分片存储在多个节点上，并通过分布式计算和数据复制等技术实现数据一致性和高可用性的存储系统。
这种路径适用于需要频繁进行数据查询和分析的场景，可以提供高性能的数据访问能力。
第三种路径是对象存储。
对象存储通过将数据划分为独立的对象，并使用唯一的标识符进行管理和访问。
对象存储提供了高度伸缩性和可靠性的存储服务，适用于需要长期保存和管理大规模数据的场景。
通过对这三种不同的存储路径的介绍，我们可以看到它们各自具有一定的优势和适用场景。
在实际应用中，我们需要根据数据的具体特点和需求来选择最合适的存储路径，以便实现高效的数据存储和管理。
在未来的研究中，我们还可以进一步探索不同存储路径之间的融合和优化，提升大数据存储的性能和可扩展性。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将就大数据存储的三种路径进行探讨和分析。
文章分为引言、正文和结论三个部分进行组织。
引言部分将对大数据存储的概述进行介绍，包括对大数据存储的重要性和应用范围进行说明。
同时，我们将介绍文章的结构和目的，以便读者能够清晰地了解文章的内容和意义。
正文部分将分为三个小节，分别阐述了大数据存储的三种路径。
每个小节包含路径的详细描述和关键要点的介绍。
第一种路径中，我们将详细描述这种存储路径并突出要点1的重要性。
具体而言，我们将探讨这种路径的适用性、使用方法以及可能的应用场景。
企业数字化转型战略规划及实施路径第一章企业数字化转型概述 (2)1.1 企业数字化转型的概念 (2)1.2 企业数字化转型的必要性 (2)1.3 企业数字化转型的目标 (3)第二章企业数字化转型战略规划 (3)2.1 数字化转型的战略目标 (3)2.2 数字化转型的战略框架 (4)2.3 数字化转型的战略路径 (4)第三章信息化基础设施构建 (5)3.1 信息化基础设施规划 (5)3.1.1 规划原则 (5)3.1.2 规划内容 (5)3.2 信息化基础设施建设 (5)3.2.1 建设流程 (5)3.2.2 建设重点 (6)3.3 信息化基础设施运维 (6)3.3.1 运维目标 (6)3.3.2 运维内容 (6)3.3.3 运维策略 (6)第四章数据资源管理 (7)4.1 数据资源规划 (7)4.1.1 数据资源分类 (7)4.1.2 数据资源规划内容 (7)4.2 数据资源整合 (7)4.2.1 数据资源整合原则 (7)4.2.2 数据资源整合措施 (8)4.3 数据资源应用 (8)4.3.1 数据资源应用方向 (8)4.3.2 数据资源应用策略 (8)第五章业务流程优化与重构 (8)5.1 业务流程梳理 (8)5.2 业务流程优化 (9)5.3 业务流程重构 (9)第六章组织与管理变革 (9)6.1 组织结构调整 (9)6.1.1 优化组织架构 (10)6.1.2 建立敏捷型组织 (10)6.2 管理模式创新 (10)6.2.1 引入数字化管理工具 (10)6.2.2 建立数字化决策体系 (10)6.3 人员能力提升 (10)6.3.1 培养数字化人才 (10)6.3.2 优化人才选拔与激励机制 (11)第七章技术创新与研发 (11)7.1 关键技术研究 (11)7.1.1 研究背景及意义 (11)7.1.2 关键技术概述 (11)7.1.3 关键技术研究内容 (12)7.2 技术创新应用 (12)7.2.1 技术创新原则 (12)7.2.2 技术创新应用领域 (12)7.3 研发体系优化 (12)7.3.1 研发体系现状分析 (12)7.3.2 研发体系优化策略 (13)第八章数字化营销与客户服务 (13)8.1 数字化营销策略 (13)8.2 数字化客户服务 (13)8.3 品牌形象塑造 (14)第九章数字化安全与合规 (14)9.1 数据安全策略 (14)9.2 法律法规遵循 (15)9.3 风险管理与应对 (15)第十章企业数字化转型实施路径 (16)10.1 实施步骤与阶段 (16)10.2 实施策略与措施 (17)10.3 监控与评估机制 (17)第一章企业数字化转型概述1.1 企业数字化转型的概念企业数字化转型，是指在数字化技术飞速发展的背景下，企业通过整合和应用新一代信息技术，对业务流程、组织结构、管理模式、客户服务等各个方面进行系统性改革，以实现业务模式创新、运营效率提升、市场响应速度加快等目标。
大数据时代中小企业创新创业路径选择
随着大数据时代的到来，越来越多的中小企业开始重视大数据的应用，通过大数据技术来提高商业竞争力，促进创新创业发展。
在大数据时代，中小企业可以通过以下路径来选择创新创业道路。
1. 数据驱动的产品创新
中小企业可以通过大数据分析，了解客户需求和市场需求等信息，基于这些数据，推出更适合消费者需求的产品，来提高产品竞争力。
例如，通过分析用户的购买行为和消费偏好，更好地设计产品和服务。
中小企业可以通过大数据分析，了解受众群体和用户需求，基于这些数据，设计更加精准的营销策略和渠道，提高营销效果和受众转化率。
例如，通过数据分析可以了解用户群体的喜好和偏好，有针对性地制定广告宣传策略，提高品牌知名度。
中小企业可以将大数据技术运用于企业的内部管理，实现数据驱动的智能化决策和精细化管理。
例如，通过数据分析，识别出业务流程中可能的瓶颈和问题，优化业务流程，提升工作效率和产品质量。
总之，大数据时代为中小企业创新创业带来了新的机会和挑战，中小企业要善于利用大数据技术，充分发挥自身特点和优势，通过数据驱动的创新创业道路，实现企业的持续发展和创新发展。
企业数字化建设的实施路径与方法论随着科技的不断进步和发展，数字化已经成为企业发展的必然趋势。
企业数字化建设是指利用信息技术和数字化手段来提升企业的运营效率和竞争力。
然而，要实现企业数字化建设并不是一件简单的事情，需要有一定的路径和方法论。
本文将探讨企业数字化建设的实施路径和方法论，帮助企业更好地进行数字化转型。
一、明确数字化目标与战略企业数字化建设的第一步是明确数字化目标与战略。
企业需要明确数字化的目标是什么，是提升运营效率、改善客户体验还是增加市场份额等。
同时，企业还需要制定相应的数字化战略，包括投资规模、时间计划、资源配置等，以确保数字化建设能够顺利进行。
二、建立数字化团队与文化企业数字化建设需要有专业的团队来负责实施和推动，因此建立数字化团队至关重要。
数字化团队应该由具有相关经验和技能的人员组成，他们能够理解企业的业务需求并将其转化为数字化解决方案。
此外，企业还应该培养数字化文化，鼓励员工积极参与数字化转型，提高数字化意识和能力。
三、整合和优化现有系统企业数字化建设并不意味着要完全摒弃现有的系统和流程，而是要通过整合和优化现有系统，提升其效率和可靠性。
企业可以评估现有系统的优缺点，找出可以改进的地方，并引入新的技术和工具来提升系统的功能和性能。
同时，企业还应该重视数据的整合和共享，确保各个系统之间的数据能够流通和共享，提高数据的价值和利用率。
四、推动数字化创新与实践企业数字化建设需要不断推动数字化创新与实践。
企业可以通过引入新的技术和工具，如人工智能、大数据分析等，来提升企业的创新能力和竞争力。
此外，企业还可以通过与合作伙伴和创新企业进行合作，共同开展数字化创新项目，共享资源和经验，加速数字化建设的进程。
五、加强数字化安全与风险管理企业数字化建设面临着各种安全和风险挑战，如数据泄露、网络攻击等。
因此，加强数字化安全与风险管理至关重要。
企业应该建立完善的安全机制和流程，确保数据的安全和隐私。
大数据服务策略规划(精选)大数据服务策略规划一、引言随着信息技术的迅速发展，大数据正成为当今社会重要的资源和资产。
大数据分析能力、技术应用和数据安全等问题日益引起人们的关注，各行各业都在探索如何利用大数据实现数字化转型和提升经营竞争力。
本文旨在探讨大数据服务的策略规划，以帮助组织和企业更好地应对大数据时代的挑战和机遇。
二、背景分析1. 大数据的价值和趋势大数据是指以传统数据处理软件无法处理的规模和速度产生的数据集合。
它通过数据收集、存储、分析和可视化应用，为企业提供了更深入的洞察和商业智能。
随着物联网、云计算和人工智能技术的发展，大数据的规模和应用场景不断扩大，对企业决策和创新提出了更高的要求。
2. 大数据服务业的挑战尽管大数据有着巨大的潜力，但企业在实现其价值的过程中仍面临一些挑战。
首先，数据管理与隐私保护问题是迫切需要解决的。
此外，数据收集和整合能力、分析和应用能力以及数据安全和合规性等方面也需要加强。
最后，大数据服务的持续运营和升级也是一个长期的挑战。
三、大数据服务策略规划1. 定义战略目标在制定大数据服务策略规划时，首先需要明确战略目标。
战略目标应与组织的战略目标和业务需求相一致。
例如，战略目标可以是提升数据收集和整合能力、提高数据分析和应用能力、确保数据安全和合规性等。
2. 建立数据管理体系建立健全的数据管理体系是实现大数据服务的基础。
包括数据收集、存储、整合、清洗和质量管理等环节。
组织应根据自身需求和资源情况选择合适的数据管理工具和技术，确保数据的准确性和完整性。
3. 加强数据分析和应用能力数据分析和应用是实现大数据服务的核心能力。
组织可以通过培训和引进专业人才、采购和开发分析工具、建设数据分析实验室等方式提升分析和应用能力。
此外，组织应加强与行业和学术界的合作，共同探索数据分析的前沿技术和方法。
4. 加强数据安全和合规性管理保护用户数据的安全和隐私是大数据服务的基本要求。
组织应制定严格的数据安全和合规性管理制度，并落实相关的技术和措施，加强数据的保密和防护能力。
IT行业企业数字化转型路径与实施策略第一章企业数字化转型概述 (2)1.1 企业数字化转型的定义与意义 (2)1.1.1 定义 (2)1.1.2 意义 (2)1.2 企业数字化转型的核心要素 (3)1.2.1 技术要素 (3)1.2.2 组织要素 (3)1.2.3 管理要素 (3)1.3 企业数字化转型的现状与趋势 (3)1.3.1 现状 (3)1.3.2 趋势 (3)第二章企业数字化转型战略规划 (4)2.1 明确企业数字化转型目标 (4)2.2 制定企业数字化转型战略 (4)2.3 评估与优化企业数字化转型战略 (4)第三章企业数字化转型组织架构调整 (5)3.1 构建数字化组织架构 (5)3.2 优化企业内部沟通与协作机制 (5)3.3 建立数字化人才培养体系 (6)第四章企业业务流程重构 (6)4.1 分析与优化业务流程 (6)4.2 实施业务流程自动化与智能化 (7)4.3 监测与持续改进业务流程 (7)第五章企业数据资产管理 (7)5.1 构建企业数据资产库 (7)5.1.1 数据分类与梳理 (8)5.1.2 数据资产库构建 (8)5.2 数据治理与数据安全 (8)5.2.1 数据治理 (8)5.2.2 数据安全 (8)5.3 数据分析与价值挖掘 (8)5.3.1 数据分析 (8)5.3.2 价值挖掘 (9)第六章企业IT基础设施升级 (9)6.1 评估与优化IT基础设施 (9)6.1.1 现状分析 (9)6.1.2 制定优化方案 (9)6.2 引入云计算与大数据技术 (9)6.2.1 云计算技术的应用 (10)6.2.2 大数据技术的应用 (10)6.3 提升IT运维与管理能力 (10)6.3.1 建立完善的运维体系 (10)6.3.2 加强运维自动化 (10)6.3.3 持续优化运维流程 (11)第七章企业应用系统升级 (11)7.1 优化企业核心业务系统 (11)7.2 推进企业应用系统整合 (11)7.3 引入新兴技术应用 (12)第八章企业网络安全与风险管理 (12)8.1 构建企业网络安全体系 (12)8.1.1 安全策略制定 (12)8.1.2 安全组织架构 (12)8.1.3 安全技术手段 (13)8.1.4 安全培训和意识提升 (13)8.2 建立企业风险管理机制 (13)8.2.1 风险识别 (13)8.2.2 风险评估 (13)8.2.3 风险控制 (13)8.2.4 风险监控和报告 (13)8.3 应对网络安全事件与危机 (13)8.3.1 网络安全事件应对流程 (13)8.3.2 应急预案制定 (14)8.3.3 危机沟通与信息披露 (14)8.3.4 事后评估与改进 (14)第九章企业数字化转型实施与推进 (14)9.1 制定企业数字化转型实施计划 (14)9.2 落实企业数字化转型项目 (14)9.3 监测与评估企业数字化转型成果 (15)第十章企业数字化转型持续优化与升级 (15)10.1 分析与总结企业数字化转型经验 (15)10.2 持续优化企业数字化转型策略 (16)10.3 摸索企业数字化转型新趋势与应用 (16)第一章企业数字化转型概述1.1 企业数字化转型的定义与意义1.1.1 定义企业数字化转型是指在数字化技术的驱动下，企业对业务流程、组织结构、运营模式进行全方位的改革与创新，以提高企业核心竞争力，适应数字经济时代的发展需求。
企业数字化转型战略的关键措施与实施路径随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，企业数字化转型已成为当今商业发展的趋势。
在这个数字化时代，企业需要不断适应和应对新的挑战，以保持竞争力。
本文将探讨企业数字化转型的关键措施和实施路径。
一、明确数字化转型的目标和战略企业数字化转型的首要任务是明确目标和战略。
企业需要深入了解自身的业务模式和市场需求，并确定数字化转型的目标。
目标可以是提高生产效率、优化供应链管理、改善客户体验等。
在制定战略时，企业需要考虑现有资源和技术能力，并与市场趋势相结合，制定适合自身发展的数字化转型战略。
二、建立数字化文化和组织架构数字化转型需要企业内部的文化和组织架构的支持。
企业需要建立一种数字化的思维方式，鼓励员工创新和学习新技术。
此外，企业还需要优化组织架构，确保数字化转型的顺利进行。
这可以包括设立数字化转型团队，招聘具备数字化技能的人才，并制定相应的培训计划。
三、整合数据和分析能力在数字化转型过程中，数据是一项重要的资源。
企业需要整合内部和外部的数据来源，并建立相应的数据分析能力。
通过数据分析，企业可以更好地了解市场需求、客户行为和业务运营状况，从而做出更准确的决策。
此外，企业还可以利用数据分析来发现潜在的机会和问题，并及时采取相应的措施。
四、推动创新和技术应用数字化转型需要企业不断推动创新和应用新技术。
企业可以与科研机构、高校或其他企业合作，共同开展研发活动，探索新的技术和业务模式。
此外，企业还可以积极应用人工智能、大数据、云计算等新技术，提高生产效率和服务质量。
创新和技术应用是企业数字化转型的核心驱动力。
五、构建数字化生态系统在数字化转型中，企业需要与供应商、合作伙伴和客户建立紧密的合作关系，构建数字化生态系统。
通过与供应商的数字化协作，企业可以实现供应链的优化和协同创新；通过与合作伙伴的数字化整合，企业可以实现资源共享和业务拓展；通过与客户的数字化互动，企业可以提升客户体验和满意度。
企业数字化转型的主要思路、实施路径、关键做法---1. 引言企业数字化转型是当今商业环境中至关重要的一环。
随着科技的不断发展和进步，传统企业需要通过数字化转型来适应越来越复杂、多变的市场需求。
在本文中，我将会以深度和广度兼具的方式探讨企业数字化转型的主要思路、实施路径和关键做法，以帮助你更好地理解和应对这一挑战。
2. 主要思路企业数字化转型的主要思路包括但不限于：理清数字化目标、改变管理模式、加速创新和分析、构建数字化文化。
企业需要明确数字化转型的目标，包括提升效率、提高客户体验、创造新的商业模式等。
企业需要改变传统的管理模式，实现组织结构的扁平化，强化信息流动和决策效率。
企业还需要加速创新和分析能力，利用大数据和人工智能等技术来挖掘商业价值。
构建数字化文化，培养员工对数字化转型的理解和参与度，推动整个组织朝着数字化的方向发展。
3. 实施路径企业数字化转型的实施路径可分为几个关键阶段。
首先是定义数字化转型的愿景和目标，确定数字化转型的战略蓝图和路线图。
其次是进行现状分析，评估企业当前的数字化水平和技术基础，确定数字化转型的重点和关键领域。
然后是制定具体的数字化转型计划和项目，包括技术建设、组织架构调整、人才培养等方面。
最后是实施数字化转型计划，按照优先级逐步推进数字化转型项目，同时不断进行监控和调整，确保实施效果和成效。
4. 关键做法企业数字化转型的关键做法主要包括：领导力的支持、组织机构的调整、技术评台的建设、人才培养和文化建设。
领导力的支持至关重要，企业高层需要积极推动数字化转型，树立榜样，提供资源和支持。
组织机构的调整是数字化转型的重要基础，需要建立灵活、高效的组织结构，鼓励创新和合作。
技术评台的建设也是关键之一，企业需要投入资源建设稳定、安全、高效的数字化评台，支撑企业的业务需求。
另外，人才培养和文化建设也至关重要，企业需要注重员工的数字化素养和创新意识培养，同时营造积极、开放、包容的企业文化。
大数据时代企业数字化转型的路径与方法在当今的大数据时代，企业数字化转型已经成为了一个非常重要的议题。
越来越多的企业开始尝试将传统业务与数字化技术相结合，以此来提升业务效率、降低成本、提高用户满意度等方面的目标。
然而，数字化转型并不是一个简单的任务，每个企业都需要针对自己的实际情况，制定一套适合自己的数字化转型方案。
本文将从路径和方法两个角度，总结一些数字化转型的经验和技巧，为正在进行数字化转型的企业提供一些借鉴和思考的方向。
路径从路径的角度来看，数字化转型的路径通常可分为四个阶段：数字化前期、基础建设、数字化应用、数字化转型。
数字化前期数字化前期是数字化转型的起点，它通常包括三个方面的准备工作：明确业务方向、建立数字化文化、确定数字化目标。
在进行数字化转型之前，每个企业应该清楚自己的核心业务是什么，以及有哪些方面可以通过数字化技术来提升业务效率。
同时，企业还需要建立数字化文化，让员工逐渐适应数字化工作方式，并且了解数字化技术的优势和应用场景。
最后，企业需要确定数字化目标，即通过数字化转型达到哪些目的，例如提高营业额、降低成本、提高客户满意度等等。
基础建设基础建设阶段是数字化转型的第二个阶段，它主要是围绕数字化基础设施和数据建设展开的。
首先，企业需要建立强大的数字化基础设施，包括网络设备、服务器、存储设备、安全设备等等。
其次，企业需要积极开发数据能力，通过数据挖掘、数据分析等技术来挖掘和利用数据价值。
最后，企业还需要制定完善的数据安全策略和措施，保证数据不受到泄露、破坏等威胁。
数字化应用数字化应用阶段是数字化转型的核心阶段，它主要是基于数字化技术，将传统业务进行优化、改进和创新，提升业务效率和竞争力。
企业可以通过应用数字化技术来实现业务流程自动化、提高生产力、改进客户服务、提高营收等。
数字化应用的范围非常广泛，企业可以根据自己的业务需要，在数字化应用中发现更多的机会。
数字化转型数字化转型是数字化转型的最终目标，它主要是通过持续不断的数字化创新和优化，引领企业实现业务模式的变革和产业的变革。
重磅，企业实施大数据的路径企业实施大数据主要有四个方面的内容：第一，企业要建立数据文化，企业作决策应该用数据来说话。
第二，企业要建立数据的战略。
第三，企业在数据战略之下组织数据管理团队的能力。
第四，企业实施大数据的技术能力。
企业实施大数据的具体的建设路径有两个方面，一方面是自下而上，另一方面是自上而下。
自上而下自上而下的路径，首先是有序地在管理层建立数据的决策文化，在企业文化层面建设起数据的使用意识，然后建立对应的组织架构、对应的部门和团队，确定需要招聘什么样的人进来、需要多少人、具体职责怎么划分，最后建立起对应的技术平台。
自下而上自下而上第一是让员工学习和掌握相关技术技能，可以通过内部培训，也可以通过外部招聘。
第二，要有规划地设计，以后系统怎么走、怎么做，要有一个长期的规划。
第三，要有明确的绩效考核的指标，数据的管理、质量的管控、效益怎么保证。
第四，在思维上要保持一个开放的态度，互联网时代大数据还在发展的初期，一般认为大数据在企业的应用还处于幼儿园阶段，这个时候还有很多东西要学习，必须保持一个开放的心态，不断地学习，才能真正把事情做好。
(一) 建立企业的数据文化文化是企业看待事物的价值观和执行行动的衡量标准。
建立数据文化就是要在整个企业层面建立一种以客观的数据为决策依据和衡量标准的价值观和制度体系，为企业能够真正利用大数据产生价值提供基础。
没有这个基础，企业即使拥有再好的技术和资源，也无法利用好它们来为企业服务。
什么叫企业数据文化?它包括六个方面的内容。
第一，数据文化主要体现在数据驱动决策，决策主要通过数据来说话。
第二，企业运行效率的分析。
一方面，通过对数据进行深度分析，可以像望远镜一样了解企业各方面的运营情况，另一方面，数据可以像显微镜一样去观察企业运营的细节，找到以优化的地方。
第三，通过数据来分析营销规划的得失。
通常企业做促销活动，销售量提升了就觉得是成功了，但是促销是有成本的，销量提升了，是不是真的就带来效益了呢?第四，在以人为本的时代，企业对员工的人身安全和健康的责任越发重大了。
如果能通过客观可衡量的数据，关注员工的工作环境和舒适性，对保障良好健康的工作环境、提升员工的满意度将起到非常重要的作用。
第五，员工绩效，必须要有一个数量化的指标。
第六，价值链中的数据管理。
在纵向供应链中通过数据的分享和交换，可以更好地让供应链上下游的企业了解整个供应链上的需求、库存和供给，从而可以优化链条上的库存，主动发起供给的准备，更快地应对市场的变化。
在横向生态链中，通过分享和交换数据，可以在全方位生活场景中对用户进行分析，从而打造出满足用户更广泛需求的一站式服务，不仅可以挖掘出更多的商业机会，而且增强了用户的粘性。
(二) 建立企业的数据战略建立企业的数据战略，需要建设三个方面的内容，如下图第一个方面是建立完整的数据模型。
数据模型的目的是正确地定义数据，对数据进行分类和确定数据交互之间的标准。
将对企业业务管理的理解，转化为数据的要求，从而理解到底什么样的数据需要管理。
不同的系统产生不同的数据，各系统之间的数据和数据之间互相交互的内容是什么。
企业内部有不同的系统，ERP系统、供应链系统、CRP系统等，用户信息放在哪，供应商信息、物联网信息、财务信息分别放在哪，他们之间怎么协调，怎么沟通?这些都是需要考虑的问题。
数据服务第二个方面是建立数据服务体系，包括选用什么样的技术平台、采用什么样的数据技术，不同的系统如何使用这些不同技术，包括传统的数据库、数据仓库、商业智能、新型的Hadoop等。
基于业务架构的设计，来设计数据应用的架构，然后通过数据交互接口来交换数据，从而避免出现数据孤岛，同时建立统一的数据规划，确保数据源的统一和一致性，为后期的数据分析提供支持。
第三个方面是建立数据的治理体系。
数据治理包括数据的管理制度和整体生命周期的管理。
数据正在成为一种资产，与此相对应的，资产需要体系化的管理。
数据的资产权利管理，包括确定数据的所有权、确定每个数据的所有者、谁是这个数据的管理者、谁来负责这个数据的准确性、谁来保障数据的质量，等等。
数据的高质量是进行数据分析的基础，数据如果是错误的，怎么分析都不会有正确的结果。
同时，数据的合规和安全的管理也是核心环节，比如谁可以操作数据、谁负责数据的安全、备份和服务等，一个严格的数据的合规和安全管控制度是必不可少的。
数据的生命周期管理，包括如何和何时建立数据、什么时候可以修改、谁批准修改、数据如何消除等。
国内的企业这方面做得比较欠缺，不只是数据，还包括设备、电脑等，电脑报废了不能用了，就直接丢弃。
在这方面，国外企业做得不错，国外信息安全的企业，通常会花钱请第三方公司来进行专业的数据销毁的处理，甚至每台电脑花费几百块钱来进行环保型销毁。
比如在一些数据消除案例中，数据要用各种方法来确保被彻底擦除，比如有些企业要求对数据进行格式化七遍，以避免可能的数据恢复。
(三) 建立企业的数据组织能力建立数据的组织能力，包括设立合适的组织角色的定位、招聘到合适的人员、设立合适的组织结构以及设计合适的责权利，等等。
第一，数据的组织能力，建议有条件的公司可以建立首席数据官(ChiefData Officer)岗位，这个岗位主要是设计整个数据的战略，领导数据战略的落地，以及通过数据和业务管理层进行沟通、对话，传递数据的价值。
第二，数据科学家的作用非常重要，数据科学家研究的是如何用最好、最科学的算法得出最好的结果。
同样一堆数据在那儿，十个不同的人在看，十个人看的结果都不同。
那么为什么科学家算得准呢?因为他的知识够深入，他了解哪个因素最重要，那么多因素里面他应该选哪部分来分析。
数据科学家目前是整个市场上最欠缺的人才，因为同时兼具数据算法专业知识和业务知识的人才是极其难得的。
数据科学家可以分为三种类型，第一种是技术型数据科学家，他们是计算算法方面的行家，对各种统计分析技术非常在行;第二种是应用数据科学家，他们对数据架构非常熟悉，熟悉数据在各个系统中的分布，能够很好地把各种数据进行集成管理;第三种是业务数据科学家，这些人对行业知识和企业业务非常熟悉，同时兼具一部分对数据处理技术的了解，能很好地把业务的需要和特征转换成数据的处理要求，同时可以很好地将数据处理结果转换成业务的视角和言语，来传递给业务管理者。
第三，对于一定规模的企业，我们通常建议，企业要建立一个集中式的数据管理运营中心。
云计算服务就是集中化管理方式，成本最低、灵活性最高、扩展性最强。
第四，整个数据组织的架构标准不是以技术、产品来交付，而是以商业价值交付为衡量标准。
考量数据分析的产出能力，不是数据分析的速度有多快，也不是数据量有多大，而是数据分析的结果对业务到底有没有帮助、是不是有指导意义。
这也是所有数据分析的核心价值，也是对大数据中“大”的含义的最核心的衡量标准——“大”到产生业务价值。
这个衡量标准对技术组织来说，执行起来有些困难，所以必须建立一个明确的绩效评估标准和价值评估标准，让技术人员能够更多地从业务角度来考虑所做的工作的价值，而不陷入技术优先论的境地。
第五，提升一线人员的业务决策权和数据决策权，建立一个扁平化管理的组织。
通过系统化的培训来不断培养员工的数据分析能力。
由专业数据分析人员和算法人员设计的数据分析解决方案或者产品，必须以简单易用的方式提供给一线员工，同时更为重要的是，加强相关的解决方案或者数据产品的系统化培训，让更多的员工意识到这些解决方案或者产品的价值，并乐于在日常工作中使用。
我们建议数据建模/数据产品研发的费用和针对一线员工的使用培训的投入应该是对半分的。
为了更好地推进培训，企业还可以考虑成立兴趣驱动的数据协会，让更多的员工加入到该协会中，定期举行培训课程、研讨沙龙以及聘请外部专家做相关分享以开拓视野。
建立了企业的数据组织能力后，企业使用数据的过程如下阐述。
图2 数据的使用过程首先搜集数据，从不同地方把数据找到，找到以后选择算法。
其次进行业务关联的分析，确定哪些指标、哪些维度是有意义的，这就是数据科学干的事。
业务科学家和数据科学家可以分离，也可以整合，大部分企业是一套人马来做，展示成一个业务的可以接受、可以理解的方法，如果单纯是数据展示，可能管理层、业务部门看不懂，这就需要转换成业务管理者可以理解的语言和信息。
最后，提交给管理层或者是对应的部门作商业决策。
这就完成了一个完整的价值交付。
在上述的数据处理过程中，数据团队中有不同的岗位来执行对应的工作。
在数据的采集和清理环节，主要是数据管理员，包括企业内部的数据抓取，外部的微博、淘宝、第三方电信等的数据采集，数据很多，需要做清理，把一些没有用的数据处理掉，留下来有效的数据，这主要是数据管理员要做的事情。
接下来是数据科学家，选择正确的算法，同时可以根据业务的维度制作各种不同的模型，来得出一个分析的结果。
再接下来，还有一个团队是业务分析师，根据这些分析结果，将其转换成业务人员可以理解的语言和展示方法，交给CDO和核心管理层、决策层做沟通，帮助他们作决策。
作为整个技术平台的提供者，还有一个技术团队做具体的平台搭建，可以自行开发基于Hadoop开源的大数据平台，或者购买第三方的系统做管理维护，也可以直接使用大数据的SaaS服务平台来快速建立大数据技术能力。
(四) 选择技术平台企业以往使用传统数据进行复杂分析时，多使用数据仓库和商务智能系统，也就是所谓的OLAP系统，对传统数据比如财务数据、用户数据进行抓取、挖掘和分析，然后通过页面展示出来，这是非实时的分析系统。
在互联网+时代，要将第三方的社交数据和电商数据，比如微博、电商数据等放进来分析是很难的，因为传统的架构是基于结构化的数据基础上的，而现在更大量的数据是非结构化的数据，传统方式很难支持。
这样我们分析数据就碰到一些困难，大数据应运而生，Hadoop是其中最重要的一个平台。
Hadoop是一个生态系统，它里面包括了一些计算的系统、数据存储的系统、数据分析的系统，它是阿帕奇组织在2004年正式开展的一个项目。
Hadoop是一个非常重要的革命性的应用，因为它是免费发布，让很多人都有机会使用，现在很多企业都是以Hadoop 开源平台为基础，再由内部技术人员做一些优化来使用。
传统数据和大数据的关系是一个发展和结合的关系。
传统数据还是可以分析出对业务有价值的信息，也还是用以前仓库的方式分析，新型数据用大数据的方式分析，两个系统最后进行整合，形成一个后端的解决方案;现在也出现了一种完全集成式的方案，这是最近一两年出现的新的大数据平台，可以同时兼容新的大数据和传统的数据，这种集成式的应用将会越来越多。
市场上很多公司的商业套件和Hadoop开源的方案有什么区别呢?它们的主要区别是商业套件在性能上做了优化、提升，在安全上做了增强，它加入了针对对应行业的业务理解，帮助企业预置了建模的方法和工具，但问题是价格比较贵。
